为了实现平移不变性,卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在卷积层中使用了卷积操作,这个操作可以捕捉到图像中的局部特征而不受其位置的影响。 三、什么是卷积? 在卷积神经网络中,卷积操作是指将一个可移动的小窗口(称为数据窗口,如下图绿色矩形)与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重,...
我们先要明确一点:每个层有多个特征图,每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个特征图有多个神经元。 C1、C3、C5是卷积层,S2、S4、S6是下采样层。利用图像局部相关性的原理,对图像进行下抽样,可以减少数据处理量同时保留有用信息。 图3 4.前向传播 在神经网络一文中已经详细介绍过全连接和激励...
卷积层是CNN中最基础的结构,由许多卷积核(filter)组成,每个卷积核是一个针对局部区域的滤波模板,模板对应区域称之为感受野。卷积核以一定步长在图像矩阵上滑动,每到一个位置,卷积核对这个位置进行卷积操作,用图像矩阵上的值乘以卷积核中对应位置的权重,求和后得到卷积后的值。下图是一个 的卷积核以1为步长在一个 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经网络得到了快速发展。那究竟什么是卷积神经网络呢?以手写数字识别为例,整个识...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种专门设计用于处理网格状数据(如图像)的深度学习模型。CNN在图像识别、目标检测等领域取得了巨大的成功。以下是对CNN原理的详细解释,包括基本概念、卷积层、池化层、全连接层以及整体工作流程。 1. 基本概念 CNN是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的工作原理受哺乳动物视觉过程的启发,架构上更接近生物学意义上的神经网络,更适合处理二维的图像数据,在人脸识别、医疗影像和无人驾驶等计算机视觉领域应用广泛,是推动深度学习迅速发展最主要的动力之一。可以将CNN看成是多层感知器(MLP)的变型,使用局部连接替代了MLP的全...
一、从神经网络到卷积神经网络 我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢? 其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 1. 定义 ...
首先要明确,卷积神经网络【CNN】(以下用CNN代称)设计的初衷是为了让计算机处理和识别图像,目前应用于几乎所有的涉及机器视觉的领域,它基于提取特征,特征匹配的原理,来识别图像或者其他任何能够转化成计算机可认读数据的事务。 首先,CNN的基本运行过程如下图所示,这里我们以【识别X和O】为例 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习领域的一种重要模型,尤其在图像识别和处理方面表现出色。CNN通过模拟人脑中视觉皮层的神经元感受野,对输入的图像进行多层次特征提取和分类。本文将详细介绍CNN的基本概念、工作原理、结构特点以及应用场景。一、基本概念卷积神经网络是一种深度学习的模型,它通过...